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'깃허브 엔터프라이즈 서버 3.22'통합검색 결과 입니다. (457건)

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깃허브, 폐쇄망 AI 코딩 지원 확대…개발·관리 편의 높인다

깃허브가 폐쇄망 환경에서 인공지능(AI) 코딩 도구를 활용할 수 있는 환경을 구축했다. 사용자 권한 관리와 코드 검토 절차도 개선해 기업 개발팀 도구 도입과 운영 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 깃허브는 이달 초 기업용 개발 플랫폼 '깃허브 엔터프라이즈 서버 3.22'를 정식 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이번 버전에는 코파일럿 명령줄 인터페이스(CLI) 연동과 기업 전체 접근 권한 통합 관리, 보안 검토 편의 기능 등이 포함됐다. 주요 변화는 깃허브 클라우드와 연결하지 않는 망 분리·폐쇄망 환경에서도 코파일럿 CLI를 활용할 수 있도록 한 점이다. 관리자가 엔터프라이즈 서버에 연동할 AI 모델 제공자를 한 번 설정하면 기업 구성원은 기존 서버 인증 정보로 해당 도구를 이용할 수 있다. 이에 따라 깃허브 클라우드 연결이 어려운 기업도 자체 환경에 맞는 모델 연결 방식을 마련해 AI 코딩 도구를 도입할 수 있다. 다만 해당 기능은 기술 미리보기 단계로 향후 변경될 수 있다. 깃허브 클라우드 연결이 필요하지 않다는 것이 모든 인터넷 통신이 불필요하거나 데이터가 기업 내부에만 머문다는 의미는 아니다. 실제 이용 조건은 선택한 모델 제공자와 네트워크 구성에 따라 달라지는 만큼 기업은 이를 별도로 검토해야 한다. 깃허브는 기업 내부 사용자·접근 권한 관리 기능도 강화했다. 공개 미리보기를 마치고 정식 기능으로 전환된 '엔터프라이즈 팀'을 이용하면 여러 조직과 코드 저장소에 걸친 사용자 접근 권한을 하나의 중앙 팀 구조에서 관리할 수 있다. 조직별로 흩어진 권한 관리 업무를 한곳에 모아 운영 부담을 줄이는 식이다. 기업 사용자는 저장소 규칙 예외 권한을 개별 사용자에게도 부여할 수 있다. 예를 들어 자동화 작업용 서비스 계정을 예외 목록에 넣기 위해 별도 역할이나 팀을 만들 필요가 없어 권한 설정을 간소화할 수 있다. 깃허브는 코드 변경 사항을 검토하는 절차도 담당 업무에 맞춰 세분화했다. 조직 소유자와 저장소 관리자는 코드 변경 요청인 풀 리퀘스트에 필수 검토자 규칙을 적용해 브랜치와 파일·폴더별로 검토할 팀과 팀별 최소 검토 수를 지정할 수 있다. 이는 데이터베이스(DB) 관련 파일 변경에는 데이터 플랫폼팀의 검토를 요구하고 기능 개발용 브랜치에는 제품·디자인 담당자의 검토를 받도록 설정하는 방식이다. 코드 담당자를 지정하는 기존 코드오너스와 함께 사용할 수 있어 보안·품질보증 등 코드 소유자 외 담당 팀의 확인도 필수 절차로 둘 수 있다. 보안 담당자가 처리할 요청의 검토 순서를 정하는 기능도 개선됐다. 비밀정보 검사와 관련한 코드 업로드 차단 예외 요청과 경고 해제 요청은 기존에 정렬 순서를 바꿀 수 없었지만 이제는 날짜순으로 정렬할 수 있다. 저장소·조직·기업 단위에서 오래된 요청이나 최근 요청을 먼저 확인할 수 있어 요청이 많은 팀의 검토 우선순위 결정을 돕는다. 수정 사항의 배포 버전 반영 여부도 이슈 화면에서 바로 확인할 수 있는 기능도 추가됐다. 이슈에 연결된 코드 변경 요청이 배포 버전에 포함되면 사이드바에 최신 배포 또는 사전 배포 상태가 표시된다. 담당자는 확인을 위해 다른 화면으로 이동할 필요가 없다. 공개 저장소 코드 변경 요청 목록에는 작성자의 역할을 보여주는 표시도 추가됐다. 관리자는 개별 요청을 열지 않고도 작성자가 처음 참여한 기여자인지 기존 기여자나 구성원인지 파악할 수 있다. 깃허브는 공식 블로그에서 "엔터프라이즈 소유자는 하나의 중앙 팀 구조에서 조직과 저장소를 포함한 기업 전체의 사용자와 접근 권한을 관리할 수 있다"며 "기업 내 여러 조직의 사용자 접근 권한을 관리하는 운영 부담을 줄인다"고 밝혔다.

2026.09.25 17:00김미정 기자

[AI 고속도로] 서버만 바꾸면 AIDC?…기존 데이터센터와 뭐가 다를까

인공지능(AI) 확산으로 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 운영하는 AI 데이터센터(AIDC) 구축이 늘면서 기존 데이터센터와의 차이에도 관심이 커지고 있다. AIDC는 고성능 GPU를 집약적으로 운영하는 만큼 기존 데이터센터보다 높은 전력 밀도와 냉각 성능이 요구되며, 서버뿐 아니라 전력·냉각 설비와 시설 구조에서도 차이가 나타난다. 24일 업계에 따르면 생성형 AI 확산으로 대규모 GPU 인프라 수요가 증가하면서 국내 데이터센터 시장도 AIDC 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 한국데이터센터연합회가 발간한 '코리아 데이터센터 마켓 2026~2029' 보고서에 따르면 국내 민간 데이터센터는 지난해 기준 182개로 늘었으며 현재 계획·구축이 추진되는 신규 데이터센터 부지만 72곳에 달한다. 국내 상업용 민간 데이터센터 시장은 2024년 6조 2200억원에서 2029년까지 연평균 12.4% 성장할 것으로 전망됐다. 일반 데이터센터와 AIDC의 가장 큰 차이는 서버가 사용하는 전력의 밀도다. 기존 데이터센터는 중앙처리장치(CPU) 중심 서버와 스토리지, 네트워크 장비 등을 운영하는 데 초점을 맞췄다면 AIDC는 여러 GPU를 한 서버에 집약해 대규모 AI 모델을 학습하고 추론한다. 같은 공간에 훨씬 많은 연산 장비가 들어가면서 하나의 랙이 소비하는 전력도 크게 높아지고 데이터센터 전체가 감당해야 하는 전력량도 함께 늘어난다. 전력 사용량이 늘면서 냉각 방식도 달라지고 있다. 기존 데이터센터는 차가운 공기를 서버에 공급하는 공랭식 냉각이 주로 활용됐지만 고성능 GPU가 밀집한 환경에서는 발생하는 열을 처리하는 것이 갈수록 어려워진다. 이에 냉각수를 서버 내부 또는 가까운 곳까지 공급해 열을 직접 식히는 액체냉각 등 고밀도 환경에 대응하기 위한 기술의 중요성이 커지고 있다. 전력과 냉각, 빌딩 설비를 함께 관리하는 데이터센터 인프라 관리 기술 역시 AIDC의 주요 요소로 꼽힌다. 이 때문에 기존 데이터센터를 AIDC로 바꾸는 일도 단순히 CPU 서버를 빼고 GPU 서버를 넣는 것으로 끝나지 않는다. 기존 시설이 고밀도 GPU 장비에 필요한 전력을 공급할 수 있는지, 전력 설비와 냉각 시스템이 늘어난 발열을 감당할 수 있는지 등을 함께 따져야 한다. 건물 안에 서버를 설치할 공간이 남아 있더라도 공급 가능한 전력이 부족하면 추가 GPU를 들여놓기 어렵다. 실제 국내에서도 이런 문제가 나타나고 있다. 업계에 따르면 국내 데이터센터의 70% 이상이 수도권에 있고 상당수가 과거에 구축된 시설이다. 일부 기존 데이터센터를 AIDC로 전환한 사례에선 서버 집약도가 높아지면서 공간은 기존의 4분의 1 정도만 사용했지만 추가로 공급할 전력이 부족한 상황이 발생 중이다. 이미 지어진 데이터센터를 활용하면 AIDC 구축 시간을 줄일 수 있지만 결국 전력 확보가 전환 속도를 좌우하는 셈이다. 신규 AIDC도 전력 확보가 최대 관문이다. 2024년 8월부터 올해 3월까지 수도권에서 데이터센터 전력계통영향평가 1차 기술검토를 신청한 522건 가운데 최종 공급 가능 승인을 받은 사업은 10건, 1010메가와트(MW)에 그친 것으로 나타났다. 현재 심사가 진행 중인 사업도 있어 이를 최종 승인 확률로 볼 수는 없지만 AI 인프라 확대 과정에서 서버 확보 못지않게 전력 공급이 중요해졌다는 점을 보여준다. 정부도 AIDC 확산에 맞춰 관련 제도 마련에 나서고 있다. 내년 3월 시행되는 AIDC 특별법 하위법령에선 AI 학습·추론용 가속기뿐 아니라 이를 운용하기 위한 전력·냉각 설비를 갖추도록 하고 일정 수준 이상의 전력밀도와 AI 장비 전력 비율 또는 규모를 AIDC 인정 기준으로 적용하는 방안이 검토되고 있다. 연산 성능만 기준으로 삼으면 기술 발전에 따라 적은 수의 최신 가속기만 설치해도 기준을 충족할 수 있다는 점을 고려해 전력을 주요 판단 기준으로 삼은 것이다. 송도영 법무법인 지평 변호사는 지난 9일 공개토론회에서 "데이터센터에 가속기나 랙 하나를 갖다 놓았다고 AIDC로 인정해 이 법에서 요구하는 특례나 혜택을 받도록 하는 것은 적절치 않다"며 "현재로선 전력을 기준으로 하되 구체적인 수치는 향후 더 논의해 정할 예정"이라고 밝혔다.

2026.09.24 09:24한정호 기자

덱스터, 이엠텍아이엔씨와 맞손…기업용·AI 인프라 사업 협력

자체 개발 스토리지와 고성능 서버를 결합한 통합 패키지를 통해 기업용 및 인공지능(AI) 인프라 시장 공략이 본격화된다. 콘텐츠 전문기업 덱스터스튜디오는 IT 하드웨어 전문기업 이엠텍아이엔씨와 기업용(엔터프라이즈)·AI 인프라 시장 공략을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 이번 협약은 덱스터의 자체 개발 스토리지 '큐브코어'와 이엠텍아이엔씨의 고성능 서버 '레드빗'을 결합해 기업, 연구기관, 공공 분야의 컴퓨팅 인프라 수요에 공동 대응하는 것이 골자다. 덱스터가 선보인 큐브코어는 대규모 영상·시각특수효과(VFX) 제작 공정의 고강도 연산 환경에서 검증을 거친 스토리지 브랜드다. AI 연산 및 머신러닝 작업을 지원하는 NVMe 올플래시 스토리지 'X 시리즈'를 비롯해 서버 가상화 솔루션 'E 시리즈', 아카이빙용 'D 시리즈' 등으로 구성됐다. 이엠텍아이엔씨는 시스템 설계 및 하드웨어 최적화 노하우를 바탕으로 그래픽 솔루션과 그래픽처리장치 범용 연산(GPGPU) 기반 렌더링 서버, 딥러닝 머신 등을 공급해 온 하드웨어 전문 기업이다. 양사는 2022년부터 진행해 온 공동 연구개발(R&D)과 태국 칸타나 그룹 IT 인프라 구축 프로젝트 등의 협력 경험을 토대로 사업을 확장할 방침이다. 자체 개발 OS와 고객 워크로드별 맞춤형 파인 튜닝 역량을 결합해 비용 효율성과 안정성을 높인 국산 통합 인프라 솔루션을 제공한다는 구상이다. 김욱·강종익 덱스터 공동대표는 "양사가 보유한 제품 설계 역량, 자체 개발 운영체제, 고객 워크로드 맞춤형 파인 튜닝 및 인프라 컨설팅을 통해 독보적인 사용편의성·비용효율성을 가진 인프라를 공급할 수 있을 것"이라며 "양사가 자체 개발한 국산 솔루션의 이점까지 결합해 엔터프라이즈·AI 인프라 시장에서 장기적인 협업 모델을 구축해 나갈 것"이라고 전했다.

2026.09.22 16:12진성우 기자

빅테크의 '토큰 경제학'…요금 올리면 천문학적 비용 감당할 수 있을까

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 생성형 AI를 쓰다 보면 매달 결제하는 구독료가 과연 적정한지, 혹은 기업들이 이 비용으로 그 어마어마한 서버 운영비를 다 감당하고 있는지 궁금할 때가 있죠. 특히 최근 빅테크 기업들이 더 똑똑한 모델을 내놓으면서 슬금슬금 가격을 올리는 분위기가 감지되면서, 이것이 단순한 수익 창출인지 아니면 생존을 위한 불가피한 선택인지에 대한 논란이 뜨겁습니다. 이번 리포트에서는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 관점을 가진 AI 패널들이 모여 빅테크가 토큰 사용 비용을 상위 모델 요금 인상으로 충분히 커버하고 있는지에 대해 심도 있는 토론을 진행했습니다. 인공지능(AI) 전문가는 모델의 복잡도와 에너지 효율이라는 기술적 관점에서 접근했고, 산업 경제 전문가는 시장 지배력과 가격 결정권의 논리를 내세웠습니다. 반면 기업 전략 전문가와 스타트업 전략 전문가는 마진 압박과 공헌이익이라는 냉정한 숫자를 통해 반박을 이어갔으며, 비판적 관점의 패널은 데이터의 불투명성을 지적하며 논의의 균형을 잡았습니다. 이들이 나눈 날카로운 통찰을 통해 우리가 내는 구독료 뒤에 숨겨진 거대한 비용의 진실을 파헤쳐 보겠습니다. 기술적 복잡도가 불러온 에너지의 덫과 요금 인상의 상관관계 먼저 기술적 관점을 가진 AI 패널은 최근의 요금 인상이 단순한 욕심이 아니라 AI 모델이 고도화됨에 따라 발생하는 물리적 비용 증가를 반영한 것이라고 설명했습니다. 2026년 발표된 최신 연구에 따르면 이제 인공지능의 성능은 단순히 정확도가 아니라 토큰 하나를 만드는 데 얼마나 많은 에너지가 들어가는지로 평가받아야 한다고 하는데요. 모델이 똑똑해질수록 전력 소모와 냉각 비용이 기하격수적으로 늘어나기 때문에, 빅테크 입장에서는 이를 상위 모델 요금에 반영하는 것이 기술적으로 타당하다는 논리입니다. 하지만 이에 대해 기업 전략 관점의 AI 패널은 강력한 반론을 제기하며 논점을 이동시켰습니다. 에너지 효율이 개선되고는 있지만, 멀티모달이나 에이전트 기능처럼 한 번에 처리해야 할 정보량이 훨씬 더 빠르게 늘어나고 있어서 실제로는 비용 절감 효과가 무색해지고 있다는 지적입니다. 특히 과거와 달리 2025년 이후부터는 추론 비용을 낮추는 속도가 눈에 띄게 둔화되었고, 결과적으로 요금을 조금 올리는 정도로는 이 거대한 비용의 파도를 완전히 넘어서기 어렵다는 분석을 내놓았습니다. 결국 기술적으로 비용이 오르는 것은 맞지만, 그것을 요금 인상만으로 해결하기에는 구조적인 한계에 봉착했다는 점이 토론 초반의 핵심 쟁점이었습니다. 마켓플레이스라는 새로운 탈출구는 과연 마진 압박을 해소할 수 있는가 토론이 깊어지면서 논점은 단순 요금 인상을 넘어 '마켓플레이스'라는 생태계 전략으로 옮겨갔습니다. 산업 경제 관점의 AI 패널은 빅테크가 직접 요금을 올리는 것 외에도, 제3자 개발자들이 참여하는 플랫폼을 구축해 인프라 활용도를 극대화하고 있다고 주장했습니다. GPU 같은 비싼 자원을 놀리지 않고 계속 돌려서 단위당 고정비용을 낮추는 방식으로 수익성을 방어하고 있다는 것이죠. 그러나 이 지점에서 기업 전략과 비판적 관점의 패널들은 아주 날카로운 반박을 던졌습니다. 마켓플레이스 모델이 겉으로는 수익 다각화처럼 보이지만, 실제로는 기저 모델의 높은 토큰 비용이 그 위에 입점한 개발자들의 수익을 갉아먹는 구조라는 지적입니다. 개발자가 빅테크의 API를 가져다 서비스를 만들 때 들어가는 비용이 너무 높으면 결국 최종 소비자에게 가격 부담이 전가되고, 이는 시장 전체의 위축을 불러올 수 있다는 우려죠. 비판적 관점의 패널은 빅테크가 전력 수요 폭증 같은 운영 리스크를 '토큰 비용'이라는 모호한 명목으로 소비자에게 떠넘기려 하는 것은 아닌지 의문을 제기하며, 이 과정에서 정작 중요한 재무 데이터는 공개되지 않고 있다는 점을 꼬집었습니다. 수익 모델의 변화가 근본적인 비용 해결책이라기보다는, 마진 압박을 견디다 못한 빅테크의 '차선책'에 불과할 수 있다는 시각이 충돌한 대목입니다. 공헌이익으로 본 냉정한 현실과 구조적 마진 압박의 마무리지점 결국 이번 토론을 통해 확인된 가장 큰 합의점은 빅테크가 상위 모델 출시와 요금 인상을 통해 비용을 '부분적으로' 전가하고는 있지만, 그것이 구조적인 마진 압박을 완전히 해소하기에는 역부족이라는 사실입니다. 스타트업 전략 전문가 관점의 패널은 90일 단위의 고객 유지율과 공헌이익을 분석했을 때, 요금을 올리면 곧바로 고객 이탈이라는 리스크가 따라오기 때문에 기업들이 마음 놓고 가격을 올릴 수도 없는 처지라고 진단했습니다. 반면 기술적 우위를 가진 패널은 그럼에도 불구하고 최상위 모델에 대한 수요는 가격에 민감하지 않은 프리미엄 층에 집중되어 있어 당분간은 고가 정책이 유지될 것이라고 내다봤죠. 양측의 논리를 종합해 보면, 현재 빅테크는 요금 인상이라는 직접적인 카드와 함께 추론 최적화나 양자화 같은 기술적 비용 절감 노력을 필사적으로 병행하고 있는 상태입니다. 하지만 토론의 마무리 단계에서 패널들은 입을 모아 말했습니다. 만약 기술적 돌파구가 마련되지 않은 채 에너지 비용이나 칩 공급 병목 현상이 지속된다면, 현재의 요금 인상 방식은 한계에 다다를 수밖에 없다는 것이죠. 결국 빅테크가 토큰 비용을 완벽히 커버하고 있느냐는 질문에 대해, 패널들은 “임시방편으로 버티고는 있으나 구조적 마진 압박은 갈수록 심화되고 있다”는 묵직한 메시지를 남기며 논의를 갈무리했습니다. AI 모델이 우리 삶에 깊숙이 들어올수록 그 이면에 들어가는 보이지 않는 비용의 무게도 무거워지고 있습니다. 요금 인상이 과연 기술 발전을 위한 정당한 투자비인지, 아니면 거대한 비효율의 전가인지에 대한 고민은 독자 여러분의 몫으로 남을 것 같습니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/dab4bb38.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.09.18 11:55AMEET

디노티시아, VDPU 서버 환경으로 확장…美서 카드 4장 탑재 서버 공개

장기기억 인공지능(AI) 및 반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아가 벡터 검색 전용 프로세서 '벡터 데이터 프로세싱 유닛(VDPU)'를 서버 환경으로 확장한 아키텍처를 공개했다. 디노티시아는 지난 15일부터 17일까지 미국 캘리포니아 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 'AI 인프라 서밋 2026'에 참가해 VDPU 카드 4장을 탑재한 서버 구성을 선보였다. 디노티시아는 최근 VDPU 칩과 가속기 카드를 공개한 데 이어, 이번 행사에서는 실제 서버 환경으로 적용 범위를 넓혔다. 1세대 VDPU ASIC은 현재 칩의 동작 특성을 측정·검증하는 특성화를 진행 중이며, 디노티시아는 올해 4분기부터 ASIC 기반 평가를 시작할 계획이다. FPGA 기반 평가에서는 VDPU 카드 4장을 탑재한 서버가 동일한 소프트웨어 스택을 구동한 듀얼소켓 CPU 전용 서버 대비 최대5.77배의 벡터 검색 처리량을 기록했다. 4096차원 멀티모달 워크로드에서 인덱스 구축에 사용하는 호스트 CPU는 92%, 메모리는73% 줄었다. 검색 재현율은 CPU 전용 환경과 동등하거나 높은 수준을 보여, 처리량을 높이면서도 검색 품질 저하는 없었다. 한편 ASIC 기반 VDPU는 CPU 서버 대비 최대 10배 수준의 벡터 검색 성능을 목표로 하고 있다. 디노티시아는 VDPU의 역할을 "생성은 GPU, 검색은 VDPU"로 설명한다. GPU가 모델 실행과 답변 생성에 집중하고, VDPU가 외부 정보를 검색해 답변 생성에 활용하는 검색 증강 생성(RAG)과 AI 에이전트의 벡터 검색을 담당하는 구조다. 에이전틱 AI가 확산되면서 하나의 작업 안에서도 검색과 검증이 반복되는 만큼, 모델 연산뿐 아니라 데이터 검색 성능의 중요성도 커지고 있다. 디노티시아는 FPGA 환경에서 자사 벡터 데이터베이스 씨홀스(Seahorse), FAISS, Milvus, hnswlib와 VDPU의 연동을 검증했다. 국내에서는 씨홀스와 VDPU를 결합해 기업이 보유한 데이터를 AI가 저장·검색·활용할 수 있는 AI 데이터 인프라로 제품화를 추진하고, 글로벌 시장에서는 서버·스토리지·메모리·반도체 기업을 대상으로 VDPU 평가와 개념검증(PoC)을 확대하고 있다. 양세현 디노티시아 최고기술책임자(CTO)는 “에이전틱 AI가 확산되면서 모델 연산뿐 아니라 데이터 검색 성능의 중요성도 커지고 있다”며 “VDPU는 벡터 검색을 전담하고 CPU와 GPU는 각자의 역할에 집중할 수 있도록 설계됐다. 이번 행사에서 VDPU의 서버 구성을 선보인 만큼, 앞으로 실제 고객 워크로드를 기반으로 평가와 적용을 확대해 나갈 것”이라고 말했다.

2026.09.18 08:56장경윤 기자

애플, 엔비디아 손잡고 기업용 서버 만드나

애플이 M8 시리즈 칩을 기반으로 한 기업용 서버를 개발 중이란 보도가 나왔다. 특히 애플은 이를 위해 엔비디아의 네트워킹 장비를 서버에 활용하는 방안도 논의하고 있는 것으로 알려져 관심이 쏠리고 있다. IT매체 디인포메이션은 16일(현지시간) 소식통을 인용해 애플이 자체 개발 칩을 탑재한 기업용 서버를 개발하고 있으며, 특히 인공지능(AI) 특화 서버를 판매하는 방안을 추진하고 있다고 보도했다. 소식통에 따르면 애플은 AI 개발자와 기업, 정부 기관 등을 대상으로 서버를 판매하는 방안을 검토하고 있다. 현재 개발이 진행 중인 제품은 두 가지 버전이다. 하나는 애플이 개발 중인 M8 울트라 칩 2개를 탑재한 소형 모델이며, 다른 하나는 M8 울트라 칩 4개를 탑재한 대형 모델이다. 애플은 엔비디아의 네트워킹 기술을 서버에 통합하는 방안도 논의하고 있다. 검토 중인 기술 가운데 하나는 엔비디아의 'NV링크 퓨전(NVLink Fusion)'이다. NV링크 퓨전은 칩 간 데이터 교환을 위한 하드웨어와 소프트웨어를 제공하는 플랫폼이다. 애플은 NV링크 퓨전을 활용해 M8 프로세서들을 연결하는 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 다만 애플과 엔비디아 간 계약이나 애플의 서버 사업 자체가 최종 확정된 단계는 아닌 것으로 전해졌다. 디인포메이션은 해당 서버 출시 시점을 2029년으로 예상했다. 다만 개발 과정에서 프로젝트가 중단되거나 출시 일정이 변경될 가능성도 있는 것으로 알려졌다. 이번 프로젝트가 실제 제품으로 이어질 경우 애플이 기업용 서버 시장에 다시 진출하는 계기가 될 수 있다. 애플은 지난 2011년 자체 서버 제품인 엑스서브(Xserve) 사업을 중단한 바 있다. 특히 애플은 AI 모델의 추론과 학습에 초점을 맞추고, 자체 장비에서 AI 모델을 실행하려는 기업들을 주요 고객으로 겨냥하고 있는 것으로 알려졌다. 존 터너스 애플 최고경영자(CEO)는 하드웨어 엔지니어링 책임자로 재직하던 약 1년 전부터 프로젝트에 전폭적인 지원을 해온 것으로 전해졌다. 이 프로젝트는 AI 기업들 사이에서 애플 하드웨어에 대한 관심이 높아지면서 추진된 것으로 알려졌다. 일부 AI 기업들은 이미 맥 미니와 맥 스튜디오 시스템을 대량으로 구매하고 있는 것으로 전해졌다. 이번 논의는 오랜 기간 경쟁 관계에 있던 애플과 엔비디아가 AI 분야에서 협력을 확대할 가능성을 보여주는 사례로도 주목된다. 애플은 앞서 엔비디아 GPU를 활용해 구글 클라우드에서 프라이빗 클라우드 컴퓨팅 서비스를 확대할 계획을 발표한 바 있다. 양사는 이 밖에도 엔비디아의 오픈소스 AI 모델 활용을 포함해 인공지능 분야에서 추가적인 협력 방안을 모색해 온 것으로 알려졌다.

2026.09.17 08:27이정현 미디어연구소

유클릭스, 제미나이 엔터프라이즈 교육 개설…기업 AI 활용 역량 강화 지원

유클릭스가 기업 생성형 인공지능(AI) 활용 역량 강화를 위한 '제미나이 엔터프라이즈 정기 교육 프로그램'을 운영한다. 유클릭스는 기업 고객이 제미나이 엔터프라이즈를 실제 업무에 적용할 수 있도록 실습 중심으로 구성된 실무 중심 교육을 실시한다고 16일 밝혔다. 이번 프로그램은 기술 인력뿐 아니라 기획, 마케팅, 영업, 경영지원 등 비기술 직군도 쉽게 활용할 수 있도록 설계해 조직 전반의 AI 활용 능력 향상을 지원한다. 교육 과정은 제미나이 엔터프라이즈의 개념과 기업 데이터 활용 방식을 비롯해 대화형 AI 기능, 파일·도구·커넥터 활용법, 사내 자료 검색 및 출처 확인, 문서 요약과 초안 작성, AI 에이전트 활용 방법, 효과적인 프롬프트 작성과 결과 검증 방법 등으로 구성된다. 특히 참가자들은 실제 업무 시나리오를 기반으로 한 실습을 통해 AI 활용 경험을 쌓게 된다. 회의 준비 과정에서는 기업 내 문서와 회의록을 검색해 관련 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 회의 개요와 주요 결정 사항, 후속 조치 내용을 정리한다. 이후 이메일과 보고서, 회의 브리핑 문서를 작성하고, 해당 업무 흐름을 AI 에이전트로 자동화하는 과정까지 체험할 수 있다. 유클릭스는 이번 정기 교육을 시작으로 산업별 특성과 업무 환경에 맞춘 맞춤형 실습 프로그램을 확대할 계획이다. 향후 심화 과정과 산업별 워크숍, AI 에이전트 활용 교육 등을 추가해 기업의 AI 도입 수준과 요구에 맞춘 단계별 교육 체계를 마련한다는 방침이다. 박형철 유클릭스 상무는 "생성형 AI와 AI 에이전트가 기업 업무 전반으로 확산되면서 단순히 기술을 이해하는 수준을 넘어 실제 업무에 적용하는 역량이 중요해지고 있다"며 "이번 교육을 통해 고객들이 제미나이 엔터프라이즈를 직접 활용해 보고 각자의 업무에 적합한 AI 활용 방안을 구체화할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.16 17:47남혁우 기자

펄어비스, '검은사막 모바일' 요새 쟁탈전 테스트 서버 16일 추가 개설

대규모 길드 간 전장 경쟁 콘텐츠인 '요새 쟁탈전'이 이용자 의견을 수렴해 추가 점검에 돌입한다. 펄어비스는 '검은사막 모바일'의 대규모 길드 경쟁 콘텐츠 '요새 쟁탈전' 테스트 서버를 추가 운영한다고 15일 밝혔다. 이번 테스트는 이달 2일부터 4일까지 진행된 1차 테스트 참여 길드들의 피드백을 반영한 조치로, 이용자의 공식 서버 전투력을 직접 적용해 밸런스와 안정성을 점검한다. 추가 테스트에 맞춰 다양한 참여 혜택도 마련했다. 길드 참여 인원에 따라 돌파 복구권 1000개를 지급하며, 길드 대장에게는 단결의 피리 5개와 마녀의 어깨 장식 1개를 추가 제공한다. 아울러 설문조사 참여자에게는 정제수·유자차·시계 태엽 선택 상자, 7세대 반려동물 선택 상자, 수호의 등불을 증정하며, 전체 이용자를 대상으로 질서의 두루마리와 델레나스의 행운 상점 10회권 등이 담긴 특별 쿠폰을 배포했다. 글로벌 통합 서버 1주년을 기념하는 '흑정령의 세계 일주' 이벤트는 마지막 대륙인 '오세아니아' 단계에 돌입했다. 이용자는 기존 이벤트를 통해 획득한 은화를 활용해 검은 사당 입장권, 혼돈의 핵, 혼돈의 결정, 고결한 여신의 눈물 등이 포함된 기념품 상자를 구매할 수 있다.

2026.09.15 18:22진성우 기자

초파리 뇌로 비트코인 거래…오픈소스 프로젝트 '스통크플라이' 공개

초파리 신경계 시뮬레이션을 활용해 비트코인 거래를 시도하는 실험이 등장했다. 거래 수익이 발생하면 도파민 뉴런에 보상 신호를 부여하고, 신경 활동을 매수·매도 판단으로 변환하는 방식이다. 알렉스 워머스 코인베이스 소프트웨어 엔지니어는 초파리 뇌와 복측신경삭 모델을 기반으로 한 오픈소스 암호화폐 거래 프로젝트 '스통크플라이(Stonkfly)'를 소셜 플랫폼 엑스(X)를 통해 공개했다. 이 프로젝트는 최근 주목 받는 성체 수컷 초파리의 뇌와 복측신경삭 연결 지도를 담은 'MaleCNS v1.0' 데이터를 활용했다. 시뮬레이션에는 약 16만6천700개의 뉴런과 약 2천560만 개의 신경 연결이 반영됐다. 스통크플라이는 알렉스 워머스 엔지니어가 앞서 MaleCNS v1.0을 활용해 게임 '둠(DOOM)'을 플레이하는 프로젝트 '둠플라이(DOOMFLY)'를 개발하며 구축한 기술을 암호화폐 거래에 적용한 것이다. 이 프로젝트는 완성된 투자 전략을 제시하기보다 실제 신경 연결 구조를 반영한 시뮬레이션이 시장 정보에 반응하고 거래 결과에 따라 행동 방식을 변화시킬 수 있는지를 확인하기 위한 실험에 가깝다. 비트코인 가격 데이터는 초파리가 외부 정보를 받아들이는 것과 비슷한 방식으로 신경망에 입력된다. 이후 별도의 판독 장치가 신경망의 활동 패턴을 읽어 매수, 매도, 관망 가운데 하나의 거래 신호로 바꾼다. 학습을 유도하는 보상 체계에는 PAM11과 PPL101 등 도파민 신경세포가 활용됐다. 포트폴리오가 수익을 내면 보상성 학습과 연관된 PAM11 도파민세포 15개에 신호를 보낸다. 반대로 손실이 발생하면 충격이나 쓴맛처럼 피해야 할 자극과 연관된 PPL101 계열 도파민세포 2개를 자극한다. 수익이나 손실 신호는 초파리 뇌에서 기억과 학습을 담당하는 버섯체 회로에 전달된다. 이 회로에서는 거래 결과에 따라 신경세포 사이 연결이 일부 조정된다. 예를 들어 수익이 난 뒤에는 당시의 신경 활동 패턴이 다시 나타날 가능성이 높아지고, 손실이 난 뒤에는 같은 패턴이 덜 나타나도록 하는 방식이다. 이를 통해 시뮬레이션은 이전 거래 결과를 다음 매수·매도 판단에 반영하도록 설계됐다. 알렉스 워머스 엔지니어는 "초파리가 과연 비트코인으로 부자가 될 수 있을지 100달러를 주고 거래를 시작하게 됐다"며 "아직 수익성 있는 학습은 아직 입증되지 않았으며 이 프로젝트는 수익을 보장하는 투자 도구가 아니다"라고 밝혔다.

2026.09.13 08:49남혁우 기자

[송호철 칼럼] AI 동료는 기업의 새로운 자산이 될 수 있을까

기업에서 수십 명, 수백 명의 AI 동료가 실제로 일하기 시작한다면 무엇이 기업의 경쟁력이 될까? 처음에는 같은 파운데이션 모델과 비슷한 에이전트 프레임워크를 사용할 수도 있다. 그러나 1년, 3년이 지나면 차이를 만드는 것은 모델 자체가 아니라 AI가 기업 안에서 실제로 일하면서 축적한 지식, 기술, 업무 흐름과 경험일 가능성이 크다. 같은 AI로 시작해도 다른 동료가 된다 신입사원이 실제 프로젝트와 고객, 문제를 경험하면서 서로 다른 전문가가 되듯 AI 동료도 실제 업무를 반복하면서 달라질 수 있다. 구매 담당 AI라면 구매규정과 ERP 사용법에서 시작해 공급업체의 특성, 계약 위험요소, 추가 검토가 필요한 상황, 법무와 재무 협업 시점 등을 익힐 수 있다. 새로운 규정, 시스템, 기술과 각본이 계속 추가되면 AI도 '경력'을 갖기 시작한다. 기업의 AI 자산은 모델만이 아니다 파운데이션 모델의 경쟁력은 중요하지만 새로운 모델과 오픈웨이트 모델이 빠르게 등장하면서 선택지는 넓어지고 있다. 멀티 모델 환경도 자연스러워질 수 있다. 기업에 장기적으로 축적되는 자산 중 하나는 기업 고유의 AI 직원이 될 수 있다. 회사의 업무규정과 지식, 기술, 도구, 검증된 업무 흐름과 각본, 사람과 AI의 협업방식, 실제 업무에서 얻은 경험은 범용 모델이 처음부터 알고 있는 것이 아니라 기업이 업무를 수행하면서 만들어가는 자산이다. 소프트웨어를 사는 것에서 AI 직원을 '채용'하는 것으로 AI 에이전트가 실제 업무 결과를 만들어내기 시작하면 기업의 구매 기준도 달라질 수 있다. 시장정보 분석팀, 영업팀, 법무팀, 재무팀, 전략기획팀처럼 특정 역할을 수행하는 AI 직원을 도입하는 방식이다. 이때 중요한 질문은 'AI 기능이 몇 개 들어 있는가?'가 아니라 '이 AI 직원에게 어떤 업무를 맡길 수있는가?', '우리 조직에 들어오면 얼마나 빠르게 업무를 배울 수 있는가?', '어떤 결과를 만들어 내는가?'가 될 수 있다. AI Workforce에도 HR이 필요해진다 AI 직원에게도 역할과 조직을 부여하고, 지식과 기술을 학습시키고, 도구를 지급하고, 성과를 평가하고, 규정 변경을 교육해야 한다. 잘못된 판단을 반복하면 수정하고 필요하면 역할을 바꾸거나 업무를 중단시켜야 한다. 이는 사람을 관리하는 HR과 소프트웨어를 관리하는 IT의 중간에 가까운 AI 직원 관리란 새로운 영역을 만들 수 있다. 사람의 조직과 AI 조직은 함께 설계돼야 한다 기업의 목표는 사람을 AI로 최대한 많이 대체하는 것이 아니라 어떤 일은 AI가 더 잘하고 어떤 일은 사람이 더 잘하는지 구분해 역할을 재설계하는 것이어야 한다. AI가 조사하고 분석하고 실행하고, 중요한 순간에는 사람에게 보고하며, 사람은 판단하고 승인하고, 승인된 결과를 AI가 다시 실행하는 구조가 가능하다. 사람 한 명이 여러 AI 동료와 하나의 팀을 이루어 지금보다 훨씬 큰 일을 수행하게 되는 것이다. AI 네이티브 엔터프라이즈의 경쟁력은 시간이 만들 것이다 기업 A와 B가 오늘 똑같은 AI 모델을 도입해도, 한 회사는 질문과 문서작성에만 쓰고 다른 회사는 AI에게 실제 역할과 업무를 맡긴다면 시간이 흐른 뒤 역량은 달라질 수 있다. 실제 업무를 수행하는 AI는 기술을 배우고 회사의 지식을 이해하며 여러 시스템 사용법과 사람과의 협업 업무 방식을 발전시킨다. 수년 뒤에는 수많은 업무 기술과 검증된 업무 방식, 회사 고유의 지식과 경험을 가진 AI 직원이 존재할 수 있다. 이 차이는 새로운 모델 하나를 도입한다고 하루아침에 따라잡기 어렵다. AI 네이티브 엔터프라이즈 시대의 경쟁력은 기술 도입 시점의 차이보다 축적된 시간의 차이에서 만들어질 가능성이 있다. 이제 기업은 AI를 '사용'하는 것을 넘어 '키워야' 한다 앞으로 기업은 '어떤 AI 모델을 도입할 것인가?', '어떤 업무를 자동화할 것인가?'뿐 아니라 '우리 회사는 어떤 AI 동료를 만들고 키울 것인가?'를 질문해야 한다. AI를 사용하는 것은 오늘 시작할 수 있지만 뛰어난 AI 직원을 만드는 데는 시간이 필요하다. 좋은 동료를 확보하고, 좋은 환경에서 일하게 하고, 끊임없이 배우고 성장하게 만드는 오래된 경영의 원칙이 AI 시대에도 중요할 수 있다. 다만 이제 그 동료 중 일부가 사람이 아닐 뿐이다. 앞으로 기업의 경쟁력을 설명할 때 우리는 '이 회사에는 얼마나 뛰어난 AI 동료들이 함께 일하고 있는가?'란 질문을 하게 될지도 모른다.

2026.09.11 13:49송호철 컬럼니스트

오브젠 서밋 2026, 기업용 AX 전략 제시

오브젠이 인공지능(AI)과 데이터를 실제 업무에 연결해 비즈니스 성과로 전환하는 전략과 사례를 선보이며 기업 AI 전환(AX)을 가속화하기 위한 방안을 제시한다. 오브젠은 10일 서울 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서 'AI 레디 데이터에서 엔터프라이즈 AI로(From AI-Ready Data to Enterprise AI)'를 주제로 오브젠 서밋 2026을 개최했다. 이번 행사는 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 준비하는 데서 나아가, 데이터 에이전트와 AI 에이전트를 실제 업무에 적용하고 이를 비용 절감, 분석 고도화, 고객 경험 개선 등 구체적인 비즈니스 성과로 연결하는 전략과 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 환영사에 나선 김명석 오브젠 부사장은 오브젠의 사업 변화와 파트너십 현황을 소개했다. 오브젠은 CRM 전문기업으로 성장해온 지난 2월 데이터 분석·전처리·비즈니스 인텔리전스(BI) 전문기업인 잘레시아와 합병했다. 김 부사장은 "오브젠은 기존에 CRM을 중심으로 사업해 왔지만 잘레시아와의 합병을 통해 데이터 분석, 데이터 전처리, AI, BI까지 아우르는 회사로 확장됐다"며 "오브젠을 CRM과 데이터 역량을 함께 갖춘 기업으로 인식해 달라"고 말했다. 변화하는 기업 특성에 따라 행사에서는 데이터 준비부터 AI 플랫폼 구축, 업무 적용, 제조 현장 활용까지 AI 전환 과정을 단계별로 소개했다. 이진형 스트래티지 코리아 수석은 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축하고 AI 에이전트를 활용해 AI 운영 비용을 줄이는 방안을 발표했다. AI 에이전트는 사용자의 요청에 따라 데이터를 분석하고, 필요한 업무를 스스로 수행하는 AI 기반 SW다. 이 수석은 기업이 AI를 효과적으로 활용하려면 정확하고 일관된 데이터가 먼저 마련돼야 하며 이를 기반으로 분석 속도와 업무 효율을 높일 수 있다고 설명했다. 박춘삼 싱스디비 지사장은 서비스형 데이터웨어하우스와 AI를 결합한 데이터 운영 전략을 소개했다. 서비스형 데이터웨어하우스는 데이터웨어하우스 구축과 운영에 필요한 인프라를 클라우드 서비스로 제공하는 방식이다. 기업은 필요한 만큼 데이터 처리 자원을 사용할 수 있어 초기 구축 비용과 운영 부담을 줄이고, 데이터 규모와 업무 수요에 따라 분석 환경을 유연하게 확대할 수 있다. 홍영실 마이크로소프트 솔루션 스페셜리스트는 데이터 에이전트 전략과 데이터·분석 플랫폼 패브릭을 소개했다. 데이터 에이전트는 기업 데이터를 기반으로 정보를 분석하고 결과를 제공하는 AI 도구다. 패브릭은 데이터 수집·저장·분석부터 시각화와 AI 활용까지 지원해 분산된 데이터를 통합 관리할 수 있도록 한다. 오브젠 이재경 이사는 CRM의 발전 방향을 제시했다. 기존 CRM이 고객 정보를 관리하고 분석하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전트 기반 AX CRM은 AI 에이전트가 고객 상황을 분석하고 다음 업무나 대응 방안을 제안하는 방식이다. 필요할 경우 후속 업무를 자동으로 실행해 고객 대응 속도와 업무 효율을 높일 수 있다. 최규호 이사는 엔터프라이즈 AI 구현을 위한 보안 솔루션 '제트(ZAET)'를 소개했다. 제트는 보호가 필요한 데이터를 안전하게 마스킹해 외부 AI와 연결하는 'AI 에이전트 레이어'다. 이 서비스는원본 데이터를 사내망에 유지한 채 마스킹한 토큰만 외부 AI에 전달하고 돌아온 응답은 내부에서 다시 원래 값으로 복원해 사용자에게 전달하는 방식으로 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 구성됐다. 특히 마스킹에 실패하면 요청 자체를 진행하지 않는 '페일 클로즈드' 방식을 적용해, 모든 처리가 폐쇄망 안에서 완결되도록 설계한 것이 특징이다. 후반부에는 고객사의 실제 도입 사례가 이어졌다. 고려해운 이상익 이사는 바이브 코딩과 아웃시스템즈를 활용해 에이전틱 플랫폼을 구축한 경험을 공유했다. 바이브 코딩은 사용자가 자연어로 원하는 기능을 설명하면 AI가 관련 코드를 생성하는 개발 방식이다. 아웃시스템즈는 업무 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있도록 지원하는 로우코드 플랫폼이다. 고려해운은 두 기술을 활용해 업무 시스템 개발 기간을 단축하고, AI를 업무 프로세스에 적용한 사례를 소개했다. SK하이닉스는 생산·품질 데이터를 분석하고 이상 징후를 파악하는 등 제조 현장의 데이터 활용을 자율형 AI로 확장한 경험을 공유했다. 유 대표는 "기업의 AI 경쟁력은 AI를 도입했는지 여부보다 보유 데이터를 얼마나 체계적으로 준비하고 실제 업무와 연결하느냐에 따라 결정된다"며 "이번 오브젠 서밋 2026에서 데이터 기반의 기업용 AI 구현부터 자율형 AI 에이전트 활용까지 기업이 참고할 수 있는 방향과 현장 사례를 폭넓게 제시하겠다"고 말했다.

2026.09.10 15:02남혁우 기자

[송호철 칼럼] AI 직원이 들어오면 회사는 어떻게 달라져야 하는가

AI가 자신의 역할과 기억, 지식과 스킬을 가지고 여러 시스템을 넘나들어 실제 일을 수행하기 시작하면 AI는 단순한 소프트웨어 기능이 아니라 조직 안에서 역할을 수행하는 새로운 업무 주체가 된다. 그렇다면 AI가 직원처럼 일하기 시작했는데 지금의 업무환경을 그대로 사용해도 될까? 나는 어렵다고 생각한다. 지금의 업무환경은 '사람만 일한다'는 전제로 만들어졌다 그룹웨어, 메일, 메신저, 전자결재, ERP, CRM, HR, 회계시스템에는 일하는 주체는 사람이라는 공통전제가 있다. 최근 AI 기능이 빠르게 추가되고 있지만 AI가 실제 동료가 되는 순간에는 한 단계 다른 문제가 생긴다. AI가 사람의 일을 도와주는 것을 넘어 자신의 업무를 가지기 시작하기 때문이다. AI에게도 '자리'가 필요하다 새로운 직원에게 조직, 역할과 책임, 시스템 접근권한, 규정과 업무지침, 업무도구와 보고체계를 부여하듯 AI 직원에게도 같은 운영체계가 필요하다. 구매 담당 AI라면 구매규정과 거래처 정보를 알고 ERP에 접근하며 견적서를 읽고, 일정 금액 이상에서는 사람에게 승인을 요청하고, 계약 검토는 법무 AI에게, 예산 확인은 재무 AI에게 협업을 요청할 수 있어야 한다. 다음 날에도 어제 무슨 일을 했는지 기억해야 한다. 조직도에도 AI가 들어올 수 있다 미래에는 사람과 AI가 같은 조직도에 존재할 수 있다. Market Research AI, Proposal AI, Financial Analyst AI, Contract Review AI 등이 각자의 역할과 업무를 가지면서 서로 협업한다. 더 중요한 변화는 AI가 사람에게 일을 요청하는 것이다. 계약의 예외조건, 예산 초과 가능성, 고객 이탈 위험을 AI가 먼저 발견해 보고한다면 업무의 시작점 자체가 달라진다. Human-in-the-Loop의 의미도 달라진다 AI 네이티브 엔터프라이즈의 목표는 사람을 제거하는 것이 아니다. 어떤 업무까지 AI가 자율적으로 수행하고, 어떤 업무는 사람이 확인하며, 어떤 거래에는 승인이 필요한지 설계해야 한다. AI가 자신의 권한을 넘어서는 순간 사람에게 판단을 요청하고, 사람이 승인하면 다시 업무를 이어가는 구조에서 사람은 모든 업무의 실행자가 아니라 중요한 판단과 책임을 담당하는 존재로 이동할 수 있다. 그룹웨어에 AI를 넣는 것과 AI 네이티브 업무환경은 다르다 기존 그룹웨어에 AI 기능을 추가하는 것은 기존 업무 흐름을 유지하면서 사람의 생산성을 높이는 접근이다. 반면 AI Native Work Environment는 '사람과 AI가 모두 조직의 구성원이라면 업무환경은 어떻게 만들어져야 하는가?'라는 질문에서 시작한다. 사람과 AI가 같은 채널에서 대화하고, AI가 메일과 문서, 일정과 업무를 이해하고, 사람에게 보고하고 다른 AI에게 일을 요청하며, 사람은 AI의 업무를 보고 필요할 때 개입할 수 있어야 한다. 이는 AI 버튼 하나를 추가하는 문제가 아니라 업무환경 자체를 다시 설계하는 문제다. AI 직원 관리 AI 직원이 늘어나면 어느 조직에 배치할지, 어떤 역할과 지식, 스킬과 툴을 부여할지, 성과를 어떻게 평가하고 새로운 규정을 어떻게 교육할지 관리해야 한다. 이는 HR과 IT의 중간에 가까운 새로운 경영 영역이 될 수 있다. AI 에이전트가 많아질수록 개별 에이전트의 성능보다 AI 직원 전체를 얼마나 잘 조직하고 운영하는가가 더 중요해질 가능성이 있다. AI 네이티브 엔터프라이즈는 조직을 다시 설계하는 일이다 클라우드 네이티브가 단순히 기존 서버를 클라우드로 옮기는 것을 의미하지 않았듯 AI 네이티브 역시 기존 업무에 AI 기능을 추가하는 것만을 의미하지 않는다. 업무 프로세스와 조직, 권한과 책임, 사람이 해야 할 일과 AI가 해야 할 일을 다시 나누는 일이다. 핵심 질문은 'AI에게 어떤 일을 시킬 것인가?'가 아니라 '사람과 AI가 어떻게 하나의 조직으로 일하게 할 것인가?'이다.

2026.09.07 14:40송호철 컬럼니스트

엔타이어, 코드 변경 이유까지 찾는 '에이전틱 검색' 출시…AI 개발 효율 높인다

엔타이어가 인공지능(AI) 에이전트 코드 변경 배경과 개발자 의도까지 파악할 수 있는 검색 기능을 선보였다. 코드 분석에 필요한 시간과 토큰 사용량을 줄여 개발 효율을 높이려는 전략이다. 엔타이어는 코드와 개발 세션 기록을 통합 검색하는 '에이전틱 검색'을 출시했다고 4일 밝혔다. 하나의 응용프로그램 인터페이스(API)를 통해 관련 커밋과 추론 과정뿐 아니라 작업 당시의 세션 대화 기록까지 제공한다. 개발자는 커밋 기록만으로 알기 어려웠던 코드 변경 목적과 배경을 확인할 수 있다. AI 에이전트도 어떤 코드가 바뀌었는지를 넘어 개발자가 왜 해당 결정을 내렸는지까지 검색할 수 있다. 실제 엔지니어링 이력에 관한 9개 질문을 대상으로 진행한 벤치마크에서는 정확도와 효율이 모두 개선된 것으로 나타났다. 전체 깃 기록과 깃허브 명령줄 인터페이스(CLI)를 활용한 에이전트는 90회 실행 중 70회 정답을 기록했지만, 에이전틱 검색을 적용한 동일한 에이전트는 81회 정확하게 답했다. 토큰 사용량과 작업 단계도 각각 절반 이하로 줄었다. 에이전틱 검색은 코드 검색과 시맨틱 검색을 결합한 이중 엔진 구조로 설계됐다. 코드 검색은 하나 이상의 코드베이스에서 특정 코드나 기호를 정확하게 찾아 변경이 이뤄진 파일 위치와 정의·참조 관계를 제공한다. 개발자가 기본 브랜치에 코드를 올리면 관련 정보가 엔타이어의 이벤트 스트림으로 전달된다. 자체 인덱싱 파이프라인은 저장소의 얕은 복제본을 가져온 뒤 가능하면 전체 인덱스를 다시 만들지 않고 변경된 부분만 업데이트한다. 구축한 인덱스는 아마존 S3에 저장하고 빠른 검색을 위해 로컬 캐시에도 유지한다. 시맨틱 검색은 코드 변경 과정에서 무슨 일이 있었고 왜 그런 결정이 내려졌는지를 찾아준다. 시스템은 현재 헤드 커밋과 이전 헤드 커밋의 차이를 분석한 뒤 대화 기록과 커밋을 작은 단위로 나눠 임베딩하고 터보퍼퍼에 저장한다. 터보퍼퍼는 정확한 단어를 찾는 '비엠25'와 의미상 유사한 정보를 찾는 '근사 최근접 이웃' 검색을 한 번의 쿼리에서 함께 실행할 수 있다. 엔타이어는 수천개 저장소에서 코드 검색 쿼리 응답 시간 중앙값이 약 100밀리초라고 설명했다. 터보퍼퍼는 미국과 유럽연합(EU), 인도, 호주에 활성 리전을 두고 있어 각 지역 데이터를 현지에서 인덱싱하고 저장할 수 있다. 엔타이어는 "이번 기능은 코딩 에이전트의 검색 범위를 코드에서 개발 과정의 대화와 판단 근거까지 넓힌 것이 핵심"이라고 강조했다.

2026.09.04 15:39김미정 기자

[AI 고속도로] HPE, AI 서버·네트워킹 수요에 분기 최대 매출…공급 부족은 과제

HPE가 인공지능(AI) 서버와 데이터센터 네트워킹 수요 확대에 힘입어 사상 최대 분기 매출을 기록했다. 기업 AI 인프라 투자가 서버를 넘어 네트워크 장비로 확산되면서 올해와 내년 실적 전망도 잇달아 상향했지만, 메모리 등 부품 공급 부족이 늘어나는 수요를 따라가지 못하는 것으로 나타났다. HPE는 2026 회계연도 3분기(5~7월) 매출이 전년 동기 대비 34% 증가한 122억 달러(약 16조 5800억원)를 기록했다고 2일(현지시간) 밝혔다. 이는 증권가 예상치였던 119억 1000만 달러(약 16조 1890억원)를 웃돈 수치로 역대 최대 분기 매출이다. 수익성도 개선됐다. 영업이익은 13억 9300만 달러(약 1조 8900억원)로 전년 동기 2억 4700만 달러(약 3355억원)보다 464% 증가했다. 순이익 역시 15억 4000만 달러(약 2조 900억원)로 전년 동기 3억 500만 달러(약 4100억원) 대비 5배 이상 늘었다. 실적 성장은 AI 서버와 네트워킹 사업이 이끌었다. 클라우드·AI 부문 매출은 90억 4200만 달러(약 12조 2800억원)로 전년 동기 대비 25.4% 증가했다. 이 가운데 서버 매출은 67억 6600만 달러(약 9조 1800억원)로 35.3%, 스토리지는 12억 9100만 달러(약 1조 7500억원)로 10.2% 늘었다. 네트워킹 사업의 성장세는 더욱 가팔랐다. 3분기 네트워킹 매출은 28억 9300만 달러(약 3조 9200억원)로 전년 동기 대비 74.9% 증가했다. 이 중 데이터센터 네트워킹 매출은 3억 8200만 달러(약 5189억원)로 112.2% 늘었으며 라우팅 매출은 7억 8800만 달러(약 1조 704억원)로 270% 급증했다. HPE는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 탑재한 AI 서버뿐 아니라 일반 프로세서 기반 서버와 데이터센터 네트워크 장비 부문에서도 글로벌 AI 투자 확대 수혜를 받고 있다. 기업들이 AI 모델 학습·운영을 위한 컴퓨팅 자원을 확충하는 동시에, 노후 서버를 교체하고 AI 데이터센터 구축에 필요한 네트워크 인프라 투자도 확대하고 있어서다. 이같은 AI 인프라 수요는 당분간 이어질 전망이다. 이날 HPE는 오라클의 글로벌 AI 데이터센터에 자사 주니퍼 네트웍스 장비를 공급한다는 소식을 발표했다. 아울러 3분기 종료 이후 대형 클라우드 기업과 35억 달러(약 4조 7500억원) 규모 AI 서버 공급 계약도 체결했다고 밝혔다. 고객사는 공개하지 않았다. 이에 맞춰 올해 실적 전망도 상향했다. 2026 회계연도 매출 증가율 전망을 기존 29~33%에서 34~37%로 높였으며 조정 EPS 전망도 기존 3.35~3.45달러에서 3.75~3.85달러로 끌어올렸다. 2027 회계연도 매출 증가율 전망 역시 기존 8~12%에서 13~17%로 높이고 조정 EPS 증가율은 16~20%로 제시했다. 다만 급증하는 AI 인프라 수요를 따라잡기 위한 부품 확보가 새로운 과제로 떠올랐다. HPE는 현재 메모리 공급 부족이 가장 큰 병목으로 작용하고 있으며 낸드플래시와 중앙처리장치(CPU), 드라이브 등에서도 공급 제약이 이어지고 있다고 설명했다. 부품 확보를 위해 공급업체들과 장기 계약을 확대 중이지만 AI 수요가 관련 장비 공급을 크게 웃돌고 있는 상황이다. 이러한 부품 공급 우려에 주가는 실적 발표 이후 약세를 보였다. HPE 주가는 이날 뉴욕증시 정규장에서 전 거래일보다 0.96달러(1.89%) 오른 51.83달러에 마감했다. 그러나 실적 발표 이후 시간외 거래에선 2.68달러(5.16%) 떨어진 49.15달러를 기록했다. 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 "AI는 향후 수년간 우리의 핵심 성장 동력이 될 것"이라며 "차별화된 제품 포트폴리오를 바탕으로 확대되는 시장 기회를 적극 공략할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.03 13:30한정호 기자

[AI 고속도로] 델, AI 서버 주문 폭증에 '역대급 실적'…연간 매출 263조원 전망

델 테크놀로지스가 인공지능(AI) 서버 수요 급증에 힘입어 사상 최대 분기 매출을 기록했다. AI 서버 주문과 수주잔고가 역대 최대 수준으로 늘어난 가운데, 올해 AI 서버 매출 전망을 740억 달러(약 101조원)까지 끌어올리며 연간 실적 전망도 대폭 상향했다. 델은 2027 회계연도 2분기(5~7월) 매출이 전년 동기 대비 58% 증가한 469억 7100만 달러(약 64조원)를 기록했다고 1일(현지시간) 밝혔다. 순이익은 41억 3300만 달러(약 5조 6600억원)로 255% 증가했으며 희석 주당순이익(EPS)은 6.34달러로 273% 늘었다. 비일반회계기준(Non-GAAP) EPS는 7.04달러로 203% 증가해 런던증권거래소그룹(LSEG)이 집계한 예상치 4.92달러를 크게 웃돌았다. 이같은 실적 성장은 AI 서버를 중심으로 한 인프라 사업이 이끌었다. 델의 인프라솔루션그룹(ISG) 매출은 317억 8200만 달러(약 43조원)로 전년 동기 대비 89% 증가했다. 이 가운데 AI 특화 서버 매출은 164억 100만 달러(약 22조원)로 두 배 증가했으며 전통 서버·네트워킹 매출도 105억 3100만 달러(약 14조원)로 122% 늘었다. 스토리지 매출은 48억 5000만 달러(약 6조원)로 26% 증가했다. 장비 주문도 가파르게 증가하는 추세다. 델은 2분기 AI 서버 신규 주문이 사상 최대인 609억 달러(약 83조원)를 기록했다고 밝혔다. 최근 1년간 누적 주문은 1317억 달러(약 180조원)에 달하며 지난 7월 말 기준 AI 서버 수주잔고 역시 역대 최대인 950억 달러(약 130조원)를 기록했다. AI 확산은 델의 전통 서버 사업에도 긍정적인 영향을 미치고 있다. 기업들이 첨단 그래픽처리장치(GPU)가 탑재된 특화 서버 외에도 AI와 에이전틱 AI 운영에 필요한 중앙처리장치(CPU) 기반 컴퓨팅 자원을 함께 확충하면서 전통 서버 수요도 증가하는 상황이다. 제프 클라크 델 부회장 겸 최고운영책임자(COO)는 "AI와 에이전틱 워크플로우를 지원하기 위해 상당한 CPU 컴퓨팅 용량을 필요로 하는 기업 고객들이 늘고 있다"며 "이러한 워크로드가 우리의 전통 서버 수요도 증가시키고 있다"고 말했다. 델은 최근 지속 확대되는 AI 인프라 수요를 반영해 올해 실적 전망도 대폭 높였다. 2027 회계연도 전체 매출 전망을 기존 1670억 달러(약 229조원)에서 1920억 달러(약 263조원)로 250억 달러(약 34조원) 상향했으며 이는 전년 대비 69% 증가한 수준이다. 조정 EPS 전망도 기존 17.90달러에서 25.50달러로 높였다. 특히 연간 AI 최적화 서버 매출 전망은 기존 600억 달러(약 82조원)에서 740억 달러(약 101조원)로 상향했다. 전년 대비 약 3배에 달하는 규모다. 호실적과 전망치 상향에 주가는 시간외 거래에서 반등했다. 델 주가는 실적 발표를 앞두고 차익실현 등의 영향으로 1일(현지시간) 뉴욕증시 정규장에서 전 거래일보다 31.01달러(6.80%) 떨어진 425.00달러에 마감했다. 그러나 실적 발표 이후 시간외 거래에선 34.03달러(8.01%) 오른 459.03달러를 기록하며 정규장 낙폭을 만회했다. 클라크 COO는 "AI 확산으로 AI 서버뿐 아니라 기존 IT 인프라에 대한 수요도 함께 증가하고 있다"며 "기업들의 데이터센터 현대화 투자가 이어지면서 우리의 사업 기회도 확대되고 있다"고 밝혔다.

2026.09.02 15:36한정호 기자

위메이드 '미르2', 기간 한정 '승룡서버' 흥행…신규 이용자 9배↑

위메이드 자회사 전기아이피가 서비스하는 PC 온라인 게임 '미르의 전설2(이하 미르2)'의 기간 한정 성장 서버 '승룡서버'가 신규 및 복귀 이용자의 대거 유입에 힘입어 흥행세를 나타내고 있다. 위메이드(대표 박관호)는 '미르2'에 신규 오픈한 승룡서버의 이용자 수가 총 유입 대비 약 9배를 기록했다고 2일 밝혔다. 승룡서버는 지난 달 19일 오픈해 오픈 10일 만에 이같은 성과를 거뒀다. 같은 기간 최고 동시 접속자 수 역시 약 27% 증가하며 뚜렷한 지표 상승세를 보였다. 이번 흥행에는 대규모 PvP 콘텐츠인 '사북 공성전'이 주효했다. 문파 간 치열한 공방전을 통해 과거 '미르2' 특유의 클래식 MMORPG 감성과 재미를 살려 호평을 얻고 있다. 공성에 승리한 문파원에게는 '절기선택상자(성물)', '주작의외공상자', '빙룡의외공상자'와 함께 경험치 획득량 및 아이템 드롭률 25% 상승, 행운 +1, 파·마·도 증가 버프 등 특화 보상이 제공된다. 대폭 강화된 성장 지원책도 인기를 견인했다. 레벨업 필요 경험치를 최대 90% 낮춰 최대 10배 빠른 육성이 가능하며, 캐릭터 생성 시 모든 무공을 습득한 상태로 직업별 '파천 장비 6종'을 지원받는다. 일일 미션을 수행하는 '승룡 포인트 미션'도 진행 중이며, 오픈 5주 차부터 60레벨 이상 등 조건을 충족하면 캐릭터와 주요 아이템을 본 서버로 이전할 수 있다.

2026.09.02 15:11정진성 기자

비싸진 SSD 더 알뜰하게 쓴다…카카오엔터프라이즈, 오픈소스 활용 최적화 제시

카카오엔터프라이즈가 메모리와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 가격 상승에 대응해 클라우드 스토리지 자원 활용 효율을 높이는 기술을 공개했다. 오픈소스 기반 스토리지 기술을 활용해 디스크 사용률을 높이면서도 데이터 처리 지연을 줄여 서비스 안정성을 확보하는 전략이다. 카카오엔터프라이즈는 서울 용산구 인근에서 열린 클라우드 오픈소스 콘퍼런스 '오픈인프라데이코리아'에 참여해 카카오클라우드의 스토리지 최적화 기술과 적용 사례를 공개했다고 2일 밝혔다. 올해 행사는 클라우드 네이티브 기술 표준인 쿠버네티스, 오픈소스 분산 스토리지 플랫폼 '세프(Ceph)', 개방형 인프라 기술을 다루는 오픈인프라 등 3개 커뮤니티가 공동 주최했다. 국내외 클라우드 전문가들이 참여해 오픈소스 클라우드 기술과 현장 적용 경험을 공유했다. 이날 발표에 나선 박찬영 카카오엔터프라이즈 IAM·스토리지개발팀 매니저는 '디스크 사용률에 흔들리지 않는 블루스토어 최적화'를 주제로 디스크 사용률을 높이면서 서비스 안정성과 사용자 경험을 개선한 사례를 소개했다. 최근 낸드 플래시 메모리와 이를 기반으로 한 SSD 가격이 상승하면서 클라우드 사업자와 기업 입장에선 기존 스토리지 자원을 효율적으로 활용하는 것이 중요해지고 있다. 다만 디스크 사용률이 높아질수록 데이터가 디스크 여러 곳에 흩어지는 파편화가 발생해 데이터 읽기·쓰기 과정에서 지연시간이 증가할 수 있다는 점이 문제로 꼽힌다. 카카오클라우드는 이를 해결하기 위해 오픈소스 분산 스토리지 플랫폼 세프와 스토리지 엔진 블루스토어를 활용했다. 디스크 파편화로 발생하는 병목 현상을 완화해 높은 수준의 디스크 사용률을 유지하면서 안정적인 서비스 환경을 확보하는 방식이다. 특히 카카오클라우드의 블록 스토리지 서비스는 원본 데이터뿐 아니라 데이터 위치 정보를 담은 메타데이터에서도 기록과 수정이 빈번하게 이뤄진다. 이에 실제 원본 데이터 영역과 메타데이터 영역을 분리하는 '파티셔닝' 기법을 단일 SSD에 적용했다. 이는 단일 SSD 내부에서 각 영역에 별도의 공간 할당자를 설정해 나눠 운영하는 구조다. 이를 통해 디스크 사용률을 높은 수준으로 유지하면서도 낮은 지연시간을 확보할 수 있었다는 게 회사 측 설명이다. 카카오엔터프라이즈는 오픈인프라데이코리아를 비롯해 전 세계 클라우드 개발자와 엔지니어들이 참여하는 '오픈인프라서밋' 등 글로벌 오픈소스 콘퍼런스에 참여하며 관련 기술과 운영 경험을 공유하고 있다. 박 매니저는 "최근 낸드 플래시 메모리와 이를 기반으로 한 디스크의 가격이 크게 상승함에 따라 다수 기업들은 더욱 효율적으로 메모리와 디스크 자원을 활용하려는 시도를 하고 있다"며 "카카오클라우드 사용자가 스토리지 서비스를 원활하게 사용할 수 있도록 오픈소스를 활용해 디스크 파편화로 인한 병목현상을 완화하고 저지연시간을 확보하는 등 선제적인 조치를 취하고 있다"고 강조했다.

2026.09.02 14:50한정호 기자

삼성전기, AI 서버용 MLCC 1.1조 공급계약…역대 최대 규모

삼성전기가 글로벌 빅테크와 1조원이 넘는 대규모 적층세라믹커패시터(MLCC) 장기공급계약(LTA)을 체결했다. 인공지능(AI) 서버 부품 시장에서 입지도 공고히 했다. 삼성전기는 글로벌 대형 고객사와 1조 722억원 규모 AI 서버용 MLCC 공급계약을 체결했다고 1일 밝혔다. 계약기간은 2027년 1월 1일부터 12월 31일까지 1년간이다. 이번 수주는 삼성전기의 단일 MLCC 장기공급계약 기준 역대 최대 규모다. MLCC는 전자회로 내 전류 흐름을 안정적으로 제어하고 신호 간섭을 방지하는 수동부품이다. AI 서버용 MLCC는 24시간 고온·고전압 환경에서 지속 작동해야 하므로 초고용량과 극한 신뢰성이 요구되는 고난도 제품이다. 이번 대형 수주는 삼성전기의 미세 공정 기술력과 고신뢰성 품질관리 역량이 글로벌 시장에서 인정받은 결과로 풀이된다. 삼성전기는 이미 글로벌 10여 개 기업과 MLCC 장기공급계약을 체결했다. 글로벌 고객들과 추가 공급도 협의 중이다. 삼성전기는 지난 5월부터 실리콘 커패시터와 AI 서버용 MLCC 부문에서 총 2조 2500억원 규모 계약을 성사시켰다. 고부가가치 중심 사업 포트폴리오 재편에 속도를 내고 있다. AI 서버는 일반 서버에 비해 MLCC 탑재량이 10배 이상 많다. 데이터센터 인프라 확충에 따른 폭발적인 수요 증가가 기대된다. 투자은행 골드만삭스에 따르면 글로벌 AI 서버용 MLCC 시장은 2025년 14억 달러에서 2030년 58억 달러로 연평균 약 34% 성장할 것으로 전망된다. 삼성전기는 이 시장에서 40% 이상 점유율을 차지하며 글로벌 선두를 달리고 있다. 삼성전기 관계자는 "이번 계약은 삼성전기 기술력과 안정적인 양산 공급 능력을 글로벌 시장에서 입증한 쾌거"라며 "AI 서버용 고신뢰성 MLCC 공급을 적극 확대해 글로벌 AI 부품 시장에서 확고한 주도권을 확보하겠다"고 말했다.

2026.09.01 10:48전화평 기자

인터엑스, 울산서 제조업 AI 전환 확산…'엔터프라이즈 AX' 공개

인터엑스가 울산을 거점으로 제조업 인공지능(AI) 전환(AX) 확산에 속도를 낸다. 자동차·조선·석유화학 산업이 집적된 울산에서 축적한 제조 AX 경험을 바탕으로 지역 산업계와 협력을 확대하고 국내 제조업 전반의 디지털 혁신 생태계 구축에 나선다는 전략이다. 인터엑스는 오는 9월 10일부터 12일까지 울산전시컨벤션센터(UECO)에서 열리는 '울산세계미래산업박람회(WAVE) 2026'에 참가해 제조 AX 기술과 현장 적용 사례를 선보인다고 31일 밝혔다. WAVE 2026은 AI·디지털 혁신, 미래 모빌리티, 조선·방산, 첨단소재, 청정에너지 등 울산의 주력 산업과 미래 신산업을 조망하는 행사로, 약 110개 기업이 400여 개 부스를 운영할 예정이다. 인터엑스는 이번 행사에서 제조 현장과 기업 운영 전반을 AI 기반으로 연결하는 '엔터프라이즈 AX(Enterprise AX)' 전략을 핵심 메시지로 제시한다. 엔터프라이즈 AX는 생산 공정이나 개별 업무 단위에 AI를 적용하는 수준을 넘어 제조 데이터와 기업 운영 체계를 통합하고, AI가 이를 기반으로 분석·판단·실행할 수 있도록 기업 전반의 구조를 전환하는 개념이다. 회사는 제조 데이터 플랫폼을 기반으로 제조 특화 파운데이션 모델, 기업 맞춤형 AI 모델, AI 에이전트, 피지컬 AI 등을 연계한 통합 아키텍처를 구축해 실제 제조 현장에 적용하고 있다고 설명했다. 이를 통해 개별적으로 도입되던 AI 기술을 생산성 향상과 경쟁력 강화로 연결하는 것이 목표다. 전시 부스는 '엔터프라이즈 AX 에코시스템'을 주제로 구성된다. 인터엑스의 핵심 플랫폼을 중심으로 기술 협력사, 지역 파트너, 산업별 솔루션 및 적용 사례를 연결해 제조 AX가 다양한 산업 주체 간 협력을 통해 구현되는 과정을 소개할 계획이다. 또 기술, 솔루션, 영업, 컨설팅 등 분야별 전문 기업들과의 협력 체계를 확대해 제조 AX 생태계를 지속적으로 넓혀 나간다는 방침이다. 인터엑스는 이번 전시와 함께 '다시 제조, 다시 대한민국' 캠페인도 본격 확산한다. 해당 캠페인은 AI 기반 제조 혁신을 통해 국내 제조업 경쟁력을 강화하고 이를 국가 산업 성장으로 연결하자는 취지로 추진되고 있다. 행사 기간 박정윤 대표와 김재성 CBO는 산업 컨퍼런스와 포럼에 참석해 제조 AX, 자율제조, 피지컬 AI를 주제로 미래 제조업의 방향성과 실행 전략을 발표할 예정이다. 박정윤 인터엑스 대표는 "제조업은 이제 단순한 AI 도입 단계를 넘어 기업 전체의 운영 구조를 AX 중심으로 재설계해야 하는 시점"이라며 "울산의 제조기업 및 산업 파트너들과 함께 검증한 경험을 바탕으로 제조 혁신 성과를 국내 산업 전반으로 확산해 나가겠다"고 말했다. 이어 "WAVE 2026을 계기로 제조업 AI 전환의 저변을 넓히고, 제조 AX가 대한민국 제조 경쟁력 강화의 핵심 동력이 될 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.31 18:43남혁우 기자

[AI 고속도로] AI 넘어 양자까지…데이터센터 전력·냉각 '대전환' 온다

인공지능(AI) 확산으로 데이터센터의 전력·냉각 수요가 급증하는 가운데, 오는 2030년에는 신규 데이터센터 10곳 중 9곳이 액체냉각을 도입하고 장기적으로 양자컴퓨팅까지 수용할 수 있도록 설계 자체가 변화해야 한다는 전망이 나왔다. 29일 가트너가 발표한 '2030년 이후 엔터프라이즈 데이터센터의 신기술' 보고서에 따르면 AI 확산과 컴퓨팅 아키텍처 다양화로 향후 10년간 데이터센터 전력 공급과 냉각, 컴퓨팅 인프라 전반에 큰 변화가 나타날 것으로 예상됐다. 보고서는 데이터센터가 통상 15년 이상 운영되는 장기 인프라인 만큼 현재 사용되는 기술뿐 아니라 향후 등장할 기술까지 고려해 설계해야 한다고 분석했다. 주요 변화로는 자체 발전과 에너지 저장, 800볼트 직류(800VDC) 전력 배전, 고밀도 AI 서버, 양자컴퓨팅 인프라, 액체냉각 등을 꼽았다. AI 서버 고밀도화…2030년 신규 데이터센터 90% '액체냉각' 특히 AI 서버 고성능화가 데이터센터 전력 인프라 변화를 앞당길 것으로 전망됐다. 보고서는 기업용 AI 최적화 서버가 2024년부터 2030년까지 연평균 13.8% 성장할 것으로 내다봤다. 이에 따라 랙당 전력 밀도가 120킬로와트(kW)를 넘어선 환경이 늘면서 기존 데이터센터에선 지원하기 어려웠던 고밀도 전력 공급과 액체냉각 설비가 요구될 것으로 분석했다. 전력 공급 방식도 달라질 전망이다. 가트너는 2029년 800VDC 기반 AI 데이터센터가 주류로 자리 잡고 데이터센터 전력용 반도체에서도 실리콘카바이드(SiC)와 질화갈륨(GaN)이 기존 실리콘을 대체할 것으로 예상했다. AI 서버 전력 소비가 증가하면서 기존 배전 방식이 비용과 규모 측면에서 한계에 가까워지고 있다는 설명이다. 냉각 방식의 변화도 빨라질 것으로 보인다. 가트너는 현재 25% 미만인 신규 데이터센터의 액체냉각 도입률이 2030년에는 90%까지 높아질 것으로 전망했다. 특히 새로 구축하는 데이터센터는 전체 워크로드의 최소 50%가 액체냉각을 이용할 수 있도록 설계하고 고밀도 AI 데이터센터의 경우 최대 100%까지 지원할 수 있도록 준비해야 한다고 권고했다. AI 서버의 전력 밀도가 더욱 높아지면서 액침냉각까지 확산될 가능성도 제기됐다. 가트너는 향후 랙당 전력 소비가 1메가와트(MW)를 넘어서는 수준으로 높아질 경우 공랭이나 직접칩냉각(D2C)만으로 서버 구성 요소를 충분히 식히기 어려워질 수 있다고 분석했다. 이 경우 서버 전체를 냉각액에 담그는 액침냉각이 필요해지면서 기존 수직형 랙 중심의 데이터센터 구조도 달라질 수 있다는 관측이다. AI 다음은 양자컴퓨팅…"데이터센터 설계는 유연하게" 장기적으로는 양자컴퓨팅도 데이터센터 설계를 바꾸는 요인이 될 전망이다. 보고서는 양자컴퓨팅이 AI와 고성능컴퓨팅(HPC)을 결합한 하이브리드 아키텍처로 발전할 가능성이 높다고 분석했다. 이에 맞춰 미래 데이터센터는 극저온 설비와 진동 차단, 전자기 차폐, 저잡음 전자장비뿐 아니라 오류 정정과 알고리즘 처리를 위한 그래픽처리장치(GPU)와 맞춤형 칩 등 기존 컴퓨팅 시스템을 함께 수용할 수 있는 환경이 필요할 것으로 예상했다. 다만 양자컴퓨터가 2030년까지 일반 기업 데이터센터에 광범위하게 구축될 가능성은 낮다고 봤다. 초기 양자컴퓨팅 시스템은 슈퍼컴퓨팅센터와 국가 연구소, 일부 하이퍼스케일 데이터센터를 중심으로 구축되고 서비스형 양자컴퓨팅(QCaaS) 형태로 기업에 제공될 것으로 예상했다. 가트너는 현재 구축되는 데이터센터가 15년 이상 운영되는 만큼 양자컴퓨팅이 상용화되는 시점에 대응할 수 있는 유연성을 미리 확보해야 한다고 제언했다. 또 특정 기술에 지나치게 투자해 데이터센터 설계가 고착되는 것도 경계해야 한다고 지적했다. AI와 양자컴퓨팅 등 컴퓨팅 플랫폼이 발전하면서 필요한 전력과 냉각 방식도 계속 달라질 수 있어서다. 모든 서버가 액체냉각으로 전환될 것이라고 가정하기보다 기존 시스템과 차세대 인프라를 함께 수용할 수 있도록 설계 선택지를 유지하는 것이 중요하다는 설명이다. 가트너는 "데이터센터 관리자는 양자컴퓨팅과 다양한 냉각 시스템을 포함해 진화하는 기술을 수용할 수 있도록 인프라 설계의 유연성을 확보해야 한다"며 "특정 영역에 과도하게 투자해 한계가 생기거나 유연성이 떨어지는 것을 피해야 한다"고 강조했다.

2026.08.29 12:25한정호 기자

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